【摘 要】
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随着人工智能的发展,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的学习和表示被广泛研究.此前的研究工作主要集中于从静态数据库中挖掘用户的条件偏好,而在许多新
【机 构】
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烟台大学计算机与控制工程学院,山东省生态环境监测中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403328,61572419),山东省重点研发计划(2015GSF115009)
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随着人工智能的发展,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的学习和表示被广泛研究.此前的研究工作主要集中于从静态数据库中挖掘用户的条件偏好,而在许多新兴应用中,数据通过互联网或传感器网络流动,偏好也会随之发生变化.将挖掘偏好的方法扩展到动态环境是一个挑战,遇到的问题主要包括对连续数据进行的快速处理、庞大的数据量以及有限的内存资源等.针对偏好数据流,提出一种基于时间敏感的滑动窗口模型来挖掘条件偏好关系和学习CP-nets结构的方法,该方法包括一个用来获取
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